Patent ES-2836207-T3 (ES)
Title: Computación segura multipartita sin inicializador confiable
Inventor: LI LIANG
IPC: G06F9/00
Filed: 2019-04-04
Granted: 2021-06-24
Abstract: Un método (600) implementado por computadora para la computación colaborativa segura de un producto matricial XY de una primera matriz X que incluye datos privados de una primera parte y una segunda matriz Y que incluye datos privados de la segunda parte mediante intercambio secreto sin un inicializador confiable, el método 5 que comprende: obtener (604), mediante la primera parte, una primera matriz X que incluye datos privados de la primera parte; generar (606), mediante la primera parte, una primera matriz aleatoria X' que tiene el mismo tamaño que la primera matriz; identificar (610), mediante la primera parte, una primera submatriz X'e de la primera matriz aleatoria X' y una segunda submatriz X'o de la primera matriz aleatoria X', en donde la primera submatriz X'e de la primera matriz aleatoria comprende todas las columnas pares de la primera matriz aleatoria, y la segunda submatriz X'o de la primera matriz aleatoria comprende todas las columnas impares de la primera matriz aleatoria; calcular (612), mediante la primera parte, primeros datos X1 privados codificados de la primera parte en base a la primera matriz X, la primera matriz aleatoria X', la primera submatriz X'e de la primera matriz aleatoria y la segunda submatriz X'o de la primera matriz aleatoria, en donde los datos privados de la primera parte no son derivables únicamente a partir de los primeros datos privados codificados de la primera parte, en donde los primeros datos privados codificados de la primera parte comprenden una primera suma X1 de la primera matriz X y la primera matriz aleatoria X', y una segunda suma X2 de la primera submatriz X'e de la primera matriz aleatoria y la segunda submatriz X'o de la primera matriz aleatoria; recibir (633), mediante la primera parte desde la segunda parte, segundos datos privados codificados de la segunda parte, en donde los datos privados de la segunda parte no son derivables únicamente a partir de los segundos datos privados codificados de la segunda parte, en donde los segundos datos privados codificados de la segunda parte se calculan en base a la segunda matriz Y, una segunda matriz aleatoria Y' que tiene el mismo tamaño que la segunda matriz, una primera submatriz Y'e de la segunda matriz aleatoria Y' y una segunda submatriz Y'o de la segunda matriz aleatoria Y', en donde la primera submatriz Y'e de la segunda matriz aleatoria Y' comprende todas las filas pares de la segunda matriz aleatoria, y la segunda submatriz Y'o de la segunda matriz aleatoria comprende todas las filas impares de la segunda matriz aleatoria, en donde los segundos datos privados codificados de la segunda parte comprenden una primera diferencia Y1 entre la segunda matriz Y y la segunda matriz aleatoria Y', y una segunda diferencia Y2 de la primera submatriz Y'e de la segunda matriz aleatoria y la segunda submatriz Y'o de la segunda matriz aleatoria; calcular (614), mediante la primera parte, un primer sumando M del producto matricial de la primera matriz que incluye los datos privados de la primera parte y la segunda matriz que incluye los datos privados de la segunda parte, en donde **(Ver fórmula)** recibir (635), mediante la primera parte desde la segunda parte, un segundo sumando N del producto matricial de la primera matriz que incluye los datos privados de la primera parte y la segunda matriz que incluye los datos privados de la segunda parte, en donde **(Ver fórmula)** y calcular (616), mediante la primera parte, el producto matricial XY de la primera matriz X que incluye los datos privados de la primera parte y la segunda matriz Y que incluye los datos privados de la segunda parte sumando el primer sumando M y el segundo sumando N, en donde: la primera plataforma comprende una plataforma de clasificación y recomendación de artículos; los datos privados de la primera parte comprenden datos de calificación que comprenden calificaciones respectivas de múltiples artículos con respecto a múltiples usuarios; la segunda plataforma comprende una plataforma de red social; y los datos privados de la primera parte comprenden datos de redes sociales que indican relaciones sociales entre dos cualesquiera de los múltiples usuarios.